张红梅,吴基文,刘星,宋承运

• 1:安徽理工大学地球与环境学院
• 2:安徽理工大学测绘学院

摘要(Abstract)：

文章以安徽省淮南市为例,采用2005年Landsat-5TM多光谱数据,分析地物谱间关系,选择改进归一化差异水体指数(MNDWI)、归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、TM4+TM5、TM4+TM5+TM7、DEM高程和坡度等特征值,构建决策树分类规则,完成研究区土地利用遥感分类。结果表明:MNDWI和TM4+TM5特征值能较好地区分水体与非水体;NDVI和NDBI可完成非水体区域植被与非植被信息分类;DEM和TM数据6波段和值可完成建筑用地、裸地和沙(旱)地分类;DEM和TM4+TM5+TM7能较好地解决耕地和园地混淆问题。决策树法分类总精度和Kappa系数分别为90.29%和0.87,相比较于最大似然分类法和基于特征提取波段的最大似然分类法,精度均有所提高。

关键词(KeyWords)： 特征提取;决策树;土地利用;TM遥感数据

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金面上项目(41372368/D0218)

作者(Author): 张红梅,吴基文,刘星,宋承运

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2014.10.010

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